Cómo dividir un conjunto de datos de imágenes grandes en grupos de imágenes y guardarlos en subcarpetas utilizando Python?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 15, 2023 at 8:07 am

   Para agrupar las imágenes en secuencias de 3 horas y guardarlas en subcarpetas que contengan 12 imágenes cada una, puedes seguir los siguientes pasos:

   1. Importa los módulos necesarios como os, pandas y datetime para operaciones basadas en el tiempo.
   2. Utiliza la función os.walk para recorrer la carpeta que contiene el conjunto de imágenes.
   3. Crea un diccionario vacío para almacenar las rutas de las imágenes y sus marcas de tiempo.
   4. Utiliza manipulación de cadenas para extraer la marca de tiempo del nombre del archivo y conviértela en un objeto datetime utilizando datetime.strptime.
   5. Almacena la ruta y la marca de tiempo en el diccionario.
   6. Crea una lista de marcas de tiempo y rutas de imágenes ordenando el diccionario por marca de tiempo.
   7. Utiliza un bucle para iterar sobre la lista de marcas de tiempo y crear una lista de 12 imágenes secuenciales que tengan una diferencia de tiempo de 3 horas entre ellas.
   8. Crea subcarpetas para cada grupo de 12 imágenes.
   9. Guarda las imágenes en la subcarpeta correspondiente.

   Aquí tienes un ejemplo de código para implementar los pasos anteriores:

   import os
   import pandas as pd
   from datetime import datetime, timedelta
   
   # Define la ruta de la carpeta que contiene el conjunto de imágenes
   folder_path = "ruta/a/la/carpeta"
   
   # Define el intervalo de tiempo para agrupar las imágenes (3 horas)
   time_interval = timedelta(hours=3)
   
   # Utiliza os.walk para recorrer la carpeta
   image_paths = {}
   for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
       for file in files:
           if file.endswith(".jpg"):
               file_path = os.path.join(root, file)
               # Extrae la marca de tiempo del nombre del archivo
               timestamp_str = file.split("_")[1].split(".")[0]
               # Convierte la marca de tiempo en un objeto datetime
               timestamp = datetime.strptime(timestamp_str, "%Y%m%d%H%M%S")
               image_paths[file_path] = timestamp
   
   # Ordena el diccionario por marca de tiempo y extrae las listas de rutas de imágenes y marcas de tiempo
   sorted_dict = sorted(image_paths.items(), key=lambda x: x[1])
   image_paths_list = [item[0] for item in sorted_dict]
   timestamp_list = [item[1] for item in sorted_dict]
   
   # Utiliza un bucle para agrupar las imágenes en secuencias de 3 horas y guardarlas en subcarpetas
   total_images = len(image_paths_list)
   seq_count = 0
   for i in range(0, total_images, 12):
       if i+12 > total_images:
           break # salir del bucle si quedan menos de 12 imágenes
       seq_count += 1
       # Crea la subcarpeta para la secuencia
       seq_folder_path = os.path.join(folder_path, f"Secuencia{seq_count}")
       os.mkdir(seq_folder_path)
       # Guarda las 12 imágenes en la subcarpeta
       for j in range(i, i+12):
           image_path = image_paths_list[j]
           timestamp = timestamp_list[j]
           image_filename = os.path.basename(image_path)
           dest_filename = f"{seq_count}_{j-i+1}_{image_filename}"
           dest_path = os.path.join(seq_folder_path, dest_filename)
           os.rename(image_path, dest_path)
   

   Después de ejecutar el código anterior, deberías tener las imágenes agrupadas en secuencias de 3 horas y guardadas en subcarpetas que contienen 12 imágenes cada una, como se muestra en la imagen de salida deseada.

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